論文の概要: Analyzing and Improving Speaker Similarity Assessment for Speech Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02176v1
• Date: Wed, 02 Jul 2025 22:16:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-04 15:37:15.276616
• Title: Analyzing and Improving Speaker Similarity Assessment for Speech Synthesis
• Title（参考訳）: 音声合成のための話者類似度評価の分析と改善
• Authors: Marc-André Carbonneau, Benjamin van Niekerk, Hugo Seuté, Jean-Philippe Letendre, Herman Kamper, Julian Zaïdi,
• Abstract要約: 生成音声システムでは、IDは自動話者検証(ASV)埋め込みを用いて評価されることが多い。 広く使われているASV埋め込みは,リズムなどの動的要素を無視しつつ,音色やピッチ範囲などの静的特徴に主眼を置いていることがわかった。 これらのギャップに対処するために、話者の動的リズムパターンを評価する指標であるU3Dを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.80178325643714
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modeling voice identity is challenging due to its multifaceted nature. In generative speech systems, identity is often assessed using automatic speaker verification (ASV) embeddings, designed for discrimination rather than characterizing identity. This paper investigates which aspects of a voice are captured in such representations. We find that widely used ASV embeddings focus mainly on static features like timbre and pitch range, while neglecting dynamic elements such as rhythm. We also identify confounding factors that compromise speaker similarity measurements and suggest mitigation strategies. To address these gaps, we propose U3D, a metric that evaluates speakers' dynamic rhythm patterns. This work contributes to the ongoing challenge of assessing speaker identity consistency in the context of ever-better voice cloning systems. We publicly release our code.
• Abstract（参考訳）: 音声アイデンティティのモデル化は、その多面性のために難しい。 生成音声システムでは、アイデンティティを特徴付けるのではなく、識別のために設計された自動話者検証(ASV)埋め込みを用いてアイデンティティを評価することが多い。 本稿では,このような表現において音声のどの側面を捉えているかを検討する。 広く使われているASV埋め込みは,リズムなどの動的要素を無視しつつ,音色やピッチ範囲などの静的特徴に主眼を置いていることがわかった。 また、話者の類似度測定を損なう要因を特定し、緩和戦略を提案する。 これらのギャップに対処するために、話者の動的リズムパターンを評価する指標であるU3Dを提案する。 この研究は、絶え間ない音声クローンシステムのコンテキストにおける話者アイデンティティの整合性を評価することの継続的な課題に寄与する。 コードを公開しています。

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